Instalar una Agent Skill es darle a tu agente instrucciones y scripts que no has escrito tú. SkillSpector, el escáner de NVIDIA que revisa skills antes de instalarlas, ya pasa de las 22.000 estrellas en GitHub, con 1.900 forks, y publicó su versión 2.13.1 el 23 de octubre de 2026.
Qué es SkillSpector
Un analizador de seguridad para skills de Claude Code, Codex y MCP. Le pasas una carpeta, un SKILL.md, un zip o la URL de un repo y devuelve una puntuación de riesgo de 0 a 100 con una recomendación: SAFE (0–20), CAUTION (21–50) o DO NOT INSTALL (51–100). Forma parte del proceso con el que NVIDIA verifica sus propias skills.
Por dentro trabaja en dos fases:
- Análisis estático. Once analizadores con 71 patrones en 17 categorías: inyección de prompts, instrucciones para saltarse negativas, exfiltración de datos, escalada de privilegios, cadena de suministro, agencia excesiva, envenenamiento de memoria, abuso de disparadores y mínimo privilegio en MCP, entre otras. Suma comprobaciones sobre el AST de los scripts (
exec,eval,subprocess), seguimiento de datos contaminados, firmas YARA y consulta de CVE de las dependencias en OSV.dev. - Revisión con un LLM (opcional). Un modelo evalúa los hallazgos, puede confirmarlos o explicarlos, pero nunca borra un hallazgo determinista: los que no confirma quedan marcados como
llm-unconfirmed.
La puntuación es transparente: un hallazgo crítico suma 50 puntos, uno alto 25, uno medio 10 y uno bajo 5, con un multiplicador de 1,3 si el hallazgo está en un script ejecutable. La skill nunca se ejecuta. Está escrito en Python 3.12+ con licencia Apache-2.0.
Cómo se usa
Se instala como herramienta con uv, directamente desde el repo:
uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
# Solo análisis local, sin enviar ficheros a un LLM
skillspector scan ./mi-skill/ --no-llm
# Informe SARIF para la pestaña de seguridad o el IDE
skillspector scan https://github.com/usuario/mi-skill --format sarif --output report.sarifPara CI importan los códigos de salida: 0 si el resultado es SAFE o CAUTION, 1 si el riesgo pasa de 50 o salta una regla estricta (--fail-on-findings, --fail-on-incomplete) y 2 si hay un error. Con skillspector baseline puedes aceptar los hallazgos conocidos de una skill y que el pipeline solo falle con los nuevos. También trae un servidor MCP con una única herramienta, scan_skill, para que el propio agente revise una skill antes de instalarla:
claude mcp add skillspector -- skillspector mcpEl aviso importante está en los valores por defecto: la revisión con LLM viene activada, y en ese modo el contenido de los ficheros analizados se envía al proveedor que configures (OpenAI, Anthropic, Bedrock, Gemini, NVIDIA Build, Ollama…). Si la skill que revisas es interna, usa --no-llm u Ollama en local. Aun con --no-llm, los nombres y versiones de las dependencias van a OSV.dev para buscar CVE.
Lo que me convence y lo que no
Me convence que se tome en serio su propia seguridad. La 2.13.0, del 16 de octubre, desactivó el proveedor Codex CLI porque su sandbox de solo lectura permitía leer secretos del host, limitó los servidores MCP HTTP a loopback y añadió la detección de cargas de shell codificadas que se decodifican y ejecutan. Que la revisión con LLM no pueda borrar hallazgos también es una buena decisión: un prompt injection dentro de la skill no basta para que el informe salga limpio.
El ritmo es alto (1.698 commits, PR fusionadas el 22 de octubre de 2026), y eso tiene un coste: las notas de la 2.12.0 avisan de que los hallazgos, las puntuaciones y las baselines pueden cambiar al actualizar. Si lo metes en CI, fija la versión. Hay 81 issues abiertas.
El README es honesto con los límites: no analiza texto dentro de imágenes ni código compilado o cifrado, puede escaparse algún patrón en contenido que no esté en inglés y, sobre todo, no es un sandbox. Marca el riesgo, pero no contiene una skill que decidas instalar igualmente.
SkillSpector frente a Snyk Agent Scan
La alternativa más conocida es Snyk Agent Scan, heredera de mcp-scan, que también revisa skills además de agentes y servidores MCP.
| SkillSpector | Snyk Agent Scan | |
|---|---|---|
| Enfoque | Revisa una skill concreta antes de instalarla | Inventaría agentes, servidores MCP y skills de la máquina |
| Dónde se analiza | En local; el LLM opcional es el que elijas | En los servidores de Snyk (contenido de la skill y descripciones de herramientas, con secretos redactados) |
| Cuenta | No necesita | Requiere SNYK_TOKEN |
| Ejecuta código | Nunca ejecuta la skill | Arranca los servidores MCP stdio de la configuración para leer sus herramientas (pide consentimiento) |
| Salida para CI | JSON, SARIF 2.1.0 y códigos de salida | Informe de la CLI y modo en segundo plano hacia Snyk |
| Licencia y tracción | Apache-2.0, 22.100 estrellas | Apache-2.0, 3.200 estrellas |
Cuándo usar cada uno: SkillSpector encaja como puerta de entrada, en el pipeline que aprueba qué skills entran en el repo o en el equipo, y cuando no quieres que el contenido salga de tu red. Snyk Agent Scan tiene más sentido para auditar lo que ya está instalado en los portátiles del equipo, sobre todo los servidores MCP, si ya trabajas con Snyk.
Fuentes
- NVIDIA/SkillSpector, GitHub.
- Releases de SkillSpector, GitHub, 23 de octubre de 2026.
- snyk/agent-scan, GitHub.